WEBVTT

00:00:07.436 --> 00:00:10.839
Bir diş macunu markası, kendi ürünlerinin
üretilmiş diğer tüm ürünlerden

00:00:10.839 --> 00:00:12.840
daha fazla plağı
yok ettiğini iddia ediyor.

00:00:12.840 --> 00:00:16.411
Bir politikacı, en fazla istihdamı
kendi projelerinin yaratacağını söylüyor.

00:00:16.411 --> 00:00:18.951
Reklamlarda ve politikada
bu tür abartmaları duymaya

00:00:18.951 --> 00:00:22.390
çok fazla alıştığımız için
kılımızı bile kıpırdaymayız.

00:00:23.071 --> 00:00:26.111
Peki ya tüm bu iddialar
bir grafik eşliğinde sunulursa?

00:00:26.111 --> 00:00:28.471
Sonuç olarak grafikler
birer görüş değildirler.

00:00:28.471 --> 00:00:32.611
Tamamen sayılardan oluşurlar 
ve bunlara kim itiraz edebilir ki?

00:00:32.611 --> 00:00:36.403
Ama görünen o ki, grafiklerde aldatmak
ve doğruları saptırmak için

00:00:36.403 --> 00:00:38.192
birçok yöntem mevcut.

00:00:38.192 --> 00:00:40.745
İşte dikkat edilebilecek bazı noktalar.

00:00:40.745 --> 00:00:44.510
1992'deki bu reklamda 
Chevy bu grafiği kullanarak

00:00:44.510 --> 00:00:47.510
Amerika'daki en güvenilir
kamyonetleri ürettiğini iddia etmişti.

00:00:47.510 --> 00:00:53.493
Sadece son 10 yılda satılan Chevy'lerin
%98'inin hâlâ kullanıldığını değil,

00:00:53.592 --> 00:00:57.338
aynı zamanda Toyota kamyonetlerden
iki kat güvenilir olduğunu gösteriyor.

00:00:57.338 --> 00:01:00.634
Ta ki soldaki rakamlara
yakından bakıp

00:01:00.634 --> 00:01:05.472
Toyota'nın %96,5'lerde olduğunu
görünceye kadar.

00:01:05.472 --> 00:01:09.313
Ölçek sadece %95 ile %100
arasını kapsıyor.

00:01:09.313 --> 00:01:12.963
0'dan 100'e doğru gitmiş olsaydı
böyle görünecekti.

00:01:12.963 --> 00:01:16.443
Grafiklerdeki verileri yanlış göstermede
en yaygın yöntem budur;

00:01:16.443 --> 00:01:18.333
ölçeği saptırmak.

00:01:18.333 --> 00:01:20.804
Dikey eksenin küçük bir
kısmına yakınlaşmak,

00:01:20.804 --> 00:01:25.703
karşılaştırılan şeyler arasındaki
zor görülebilecek bir farkı büyütür.

00:01:25.703 --> 00:01:30.583
Sütunlar arasındaki farkların, değerlerle
orantılı olduğunu düşündüğümüzden

00:01:30.583 --> 00:01:33.053
özellikle sütun grafiklerde kullanılır.

00:01:33.143 --> 00:01:36.125
Ama grafikler
yatay eksende de saptırılabilir.

00:01:36.125 --> 00:01:40.414
Genelde çizgi grafiklerde kullanılır ve
zamanla değişen şeyleri gösterir.

00:01:40.414 --> 00:01:44.747
2008'den 2010'a kadar Amerika'daki
işsizlik oranını gösteren bu grafik

00:01:44.747 --> 00:01:47.996
yatay ekseni iki şekilde saptırmaktadır.

00:01:47.996 --> 00:01:50.395
Birincisi, ölçek tutarsızlığı,

00:01:50.395 --> 00:01:53.316
2009 Mart sonrasındaki 15 ay

00:01:53.316 --> 00:01:56.755
öncesindeki 6 ayın daha küçük
gösterilmesi için sıkıştırılmış.

00:01:56.755 --> 00:02:00.016
Daha uygun veri noktaları kullandığımızda

00:02:00.016 --> 00:02:03.705
iş kayıplarının 2009 sonlarında azaldığı
farklı bir tabloyla karşılaşıyoruz.

00:02:03.705 --> 00:02:06.675
En başlarda neden yükseldiğini
merak ederseniz

00:02:06.675 --> 00:02:10.615
grafiğin, ABD tarihinde Büyük Buhran'dan
sonraki en büyük finansal krizin

00:02:10.615 --> 00:02:12.626
hemen ardından
başladığını görebilirsiniz.

00:02:12.626 --> 00:02:15.219
Bu teknikler, "işine geleni seçmek"
olarak da bilinir.

00:02:15.219 --> 00:02:18.869
Büyük bir olayın etkisini
dışarıda bırakmak için

00:02:18.869 --> 00:02:20.648
zaman aralığı dikkatlice seçilebilir.

00:02:20.648 --> 00:02:24.762
Belli veri noktaları seçilerek aralıktaki
önemli değişiklikler gizlenebilir.

00:02:24.762 --> 00:02:27.356
Grafikle ilgili hiçbir yanlışlık
olmasa bile

00:02:27.356 --> 00:02:30.937
ilgili verileri dahil etmemek
aldatıcı bir izlenim verebilir.

00:02:30.937 --> 00:02:33.997
Super Bowl'u her yıl kaç kişinin
izlediğini gösteren bu grafik

00:02:33.997 --> 00:02:37.626
etkinliğin popülerliğinin
patladığını gösteriyor.

00:02:37.626 --> 00:02:40.198
Ama nüfus artışını hesaba katmıyor.

00:02:40.198 --> 00:02:41.967
Reytingler aslında aynı seyrediyor.

00:02:41.967 --> 00:02:45.109
Futbol taraftarları artsa da

00:02:45.109 --> 00:02:47.879
toplam izleyicilerdeki
ortalamaları artmıyor.

00:02:47.879 --> 00:02:50.068
Son olarak, neyin
önemli olduğunu bilmiyorsanız

00:02:50.068 --> 00:02:53.318
grafikler size pek de bir şey söyleyemez.

00:02:53.318 --> 00:02:56.457
İki grafik de Çevre Bilgileri
Ulusal Merkezleri'nden alınmış;

00:02:56.457 --> 00:02:59.719
aynı okyanus sıcaklık
verilerini kullanıyor.

00:02:59.719 --> 00:03:02.490
Peki neden böylesine 
zıt izlenim veriyorlar?

00:03:02.490 --> 00:03:05.279
İlk grafik, 1880'den 2016'ya kadarki

00:03:05.279 --> 00:03:07.987
yıllık ortalama okyanus
sıcaklığı göstererek

00:03:07.987 --> 00:03:10.149
sıcaklık değişikliklerini
önemsiz gösteriyor.

00:03:10.149 --> 00:03:12.878
Ama gerçekte, yarım derecelik
bir ısınma bile

00:03:12.878 --> 00:03:15.799
büyük ekolojik bozulmalara
sebebiyet verebilir.

00:03:15.799 --> 00:03:19.859
Bu yüzden, yıllık ortalama sıcaklık
değişimini gösteren ikinci grafik

00:03:19.859 --> 00:03:22.390
çok daha anlamlıdır.

00:03:22.390 --> 00:03:27.119
Doğru kullanıldıklarında
karmaşık verileri kavramamızı sağlarlar.

00:03:27.119 --> 00:03:31.180
Görsel yazılımlarla, grafiklerin tüm yayın
araçlarıyla daha fazla kullanımı sağlandı.

00:03:31.180 --> 00:03:35.900
Aynı zamanda ihmalkâr ve aldatıcı
yollardaki kullanımını da kolaylaştırdı.

00:03:35.900 --> 00:03:39.560
Bir daha grafik gördüğünüzde
çizgiler ve eğrilerle aklınız çelinmesin.

00:03:39.560 --> 00:03:40.882
Kategorilere,

00:03:40.882 --> 00:03:42.130
sayılara,

00:03:42.130 --> 00:03:43.050
ölçeğe,

00:03:43.050 --> 00:03:44.360
içeriğe bakın

00:03:44.360 --> 00:03:47.360
ve karşınızdaki tablonun
size ne anlatmak istediğini sorun.